基于ISSA-LightGBM的工控入侵检测研究

摘要：

提出了一种结合改进的麻雀搜索算法(ISSA)和轻量级梯度提升机(LightGBM)的工控入侵检测模型,它可以在不牺牲检测性能的情况下具有高速处理大量工业数据的能力.本文采用改进的ISSA算法解决LightGBM超参数调整困难的问题,首先引入离散解码策略,避免整形超参数出现小数;其次,优化了初始种群的生成方式,提高了种群多样性;最后,改进了算法的位置更新函数,使算法具有更优的全局搜索能力.将ISSA运用到LightGBM入侵检测模型进行参数寻优,针对海量标准工控网络数据集的研究结果表明,该方法具有更高的检测精度和时间效率,特别适合处理大量工业数据.

关键词：工控系统、入侵检测、麻雀搜索算法、LightGBM、海量数据

所属期刊栏目：49

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61973119

在线出版日期：2023-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：735-743